Calidad del café

Introducción

A continuación se desarrollarán gráficos y estadísticos de datos sobre la calidad del café. Estos gráficos estarán basados en datos del país de origen, variedad, color, altitud y el total de puntos de copa. Para esto, tomamos de referencia del repositorio Fatih Boyar , donde los datos utilizados provienen del Instituto de Calidad de Café [Coffe Quality Institute (CQI)].

Carga de Datos y paquetes

library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(gapminder)
library(ggthemes)
library(hrbrthemes)
library(ggplot2)
library(readr)

Tabla de Datos

tabla <- "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/cqi/coffee-quality.csv"
data <- read.csv(tabla)


datatable(data[, c(
  "Country_of_Origin", 
  "Variety", 
  "Color", 
  "Altitude", 
  "Total_Cup_Points")],
  options = list(pageLength = 10, lengthMenu = c(10, 20, 50)),
  rownames = FALSE)

Gráficos Estadísticos

Histograma

histograma <-
ggplot(data, aes(x = Total_Cup_Points)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "Distribución", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      ),
      y = after_stat(density) 
    ),
    bins = 10
  ) +
  geom_density() +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_comma()) +
  labs(x = "Total", y = "Frecuencia", 
       title = "Distribución de Total") +
  theme_solarized_2()

ggplotly(histograma, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráfico de dispersión

dispersion <-
  ggplot(data, aes(x = Altitude, y = Total_Cup_Points)) +
  geom_point(aes(
    text = paste0(
      "País: ", Country_of_Origin, "\n",
      "Altitud:", round(Altitude, 2), "\n",
      "Puntaje Total:", round(Total_Cup_Points, 2), "\n"
    )
  )) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  ggtitle("Altitud vs Total") +
  xlab("Altitud") +
  ylab("Puntaje Total") +
  theme_solarized_2()  

ggplotly(dispersion, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráfico de Caja

caja <- ggplot(data, aes(x = Color, y = Total_Cup_Points)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Distribución del Puntaje Total por los Colores") +
  xlab("Color") +
  ylab("Puntaje Total") +
  theme_solarized_2()

ggplotly(caja) |> 
  config(locale = 'es')